自動駕駛芯片
關注創建者：匿名 創建時間：2021-09-06
自動駕駛芯片的視頻教程
CES 2020自動駕駛演講
MobileyeCEO Amnon Shashua教授 在CES 2020上關于自動駕駛的主題演講完整版 視頻內容 1. 2019年業務表現、訂單量披露； 2. Mobileye五大業務支柱詳解，包括：ADAS、REM地圖（ADAS和自動駕駛）、智慧城市數據、移動即服務（MaaS)、全棧自動駕駛系統（乘用車）。
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基于MATLAB的自動駕駛系統仿真與分析
講述如何為自動駕駛構建3D場景，以及如何通過感知、規劃和控制來模擬系統。您可以在這里找到高速公路駕駛、自動停車和V2X的例子，所有的算法都可以通過代碼生成來部署。
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自動駕駛芯片的實例教程
據悉，這一計算平臺擁有8顆昇騰310AI芯片，并且還整合了CPU和相應的ISP模塊。據了解，MDC600將率先集成在奧迪Q7自動駕駛原型車上，助力后者實現自動駕駛功能。
此外，作為老牌自動駕駛玩家的特斯拉也對于自動駕駛芯片虎視眈眈。10月16日，特斯拉首席執行官埃隆·馬斯克就在推特上表示，該公司將在2019年將一款新的自動駕駛芯片投入使用。
馬斯克聲稱，該芯片能夠助力特斯拉Autopilot系統性能提升，幅度高達500%至2000%。特斯拉將為訂購了該公司自動駕駛汽車的用戶進行免費安裝，而對于其他用戶，則將收取5000美元的費用。
作為發展自動駕駛技術的汽車制造商，特斯拉是少數自行開發自動駕駛芯片的企業，而非依賴英特爾、英偉達等芯片制造商。其實，早在今年8月份，馬斯克就表示該公司為自動駕駛打造的定制化芯片已幾乎準備就緒。
綜合可見，自動駕駛芯片顯然已經成為發展自動駕駛技術、自動駕駛汽車的關鍵。未來，圍繞自動駕駛芯片展開的競爭將進一步加劇，各國對于這一專業芯片的重視程度也有可能繼續提升，以保障本國自動駕駛發展不會在關鍵環節受制于人。
事實上，在2017以來，我國相繼發布的《新一代人工智能發展規劃》、《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃》、《新一代人工智能產業創新重點任務揭榜工作方案》等政策文件中，都對推動自動駕駛技術與智能網聯汽車發展做出了明確要求，同時也提出要重視自動駕駛芯片等核心技術的攻關。
當前，我國在自動駕駛汽車產業的發展上十分迅速，在道路測試、基礎設施建設、法律法規制定等方面都取得了一定成果。因此，要想繼續推動自動駕駛汽車加速商業化落地，增強產業綜合競爭力，打造自動駕駛芯片自主研發與生產能力將是必然趨勢。
展開 通過對特斯拉自研自動駕駛FSD芯片的描述，我們可以整理一下為什么一眾車廠為什么紛紛自研自動駕駛芯片：
1、首先汽車廠商自研自動駕駛芯片，其實主要是自研NPU，其他CPU、GPU、接口、片內通信等都是采購標準IP，另外正如特斯拉自動駕駛芯片負責人Pete Bannon所說：他們的芯片只有特斯拉一個客戶，這就很大程度上降低了芯片需求的復雜性，所以自研自動駕駛芯片的開發難度相較較小；
2、自研自動駕駛芯片，可以針對自己的算法中計算量的大小，優化硬件，實現軟硬件結合的方法提高性能，例如特斯拉采用的X和Y維度的整合，輸出并行處理等；
3、當前自動駕駛算法對算力的需求可能因為某些功能的增加出現極大的增加，但是芯片產商的廠商的芯片為了滿足通用性，開發周期通常比較長，難以滿足需求，而自己開發的話，開發周期可以自主把握，算力需求可以自行設計，無關的通用性接口或者單元可以舍棄，靈活性很高，開發周期更短，功耗也更低。另外由于芯片設計的通用性考慮，勢必導致芯片的功耗增加，例如FSD芯片中神經網絡處理器部分功耗為15W，而Autopilot2.5版上自動駕駛數據處理單元的功耗為57W；
4、如第三點提到的，由于不考慮通用性，設計相對更簡單，成本也更低，Autopilot3.0的成本比Autopilot2.5降低了20%，從而產品競爭力也會增強；
5、在當前缺芯的環境下，長城和蔚來都爆出因缺芯而導致工廠減產或者停產，自主設計自動駕駛芯片可以解決該領域的芯片自給自足問題；
6、一眾廠商紛紛宣布自己造芯計劃，也可以提高公司的高科技形象，對公司股價、融資應該也有利好。
展開 來源 | Vehicle
本文將基于現有資料分析當前國內主流的自動駕駛六大車載芯片公司們自動駕駛車載芯片，域控制器平臺以及開發驗證方案。
希望能給各位投資金融和汽車業內人士對于當前自動駕駛車載芯片技術以及方案進行粗泛的了解。
當前國內主要有以下五家主流自動駕駛芯片供應商活躍且有芯片裝機，另外高通為新加入賽道：
英偉達Nvidia - 提供全套開發工具鏈
mobileye - 一起來共建視覺地圖
地平線-自主的崛起
華為-T1不可能的，我就是T1，主機廠我華為也想干。
黑芝麻-我也要分一杯羹
高通-我智能座艙行。我智能駕駛也要干
首先關注的是其芯片以及其域控制器平臺，目前根據其官方發布資料對其單顆芯片以及域控制器平臺算力TOPS進行排名，但這里要聲明的是，算力僅供參考，其實談到芯片還有考慮其能耗和數據傳輸速度帶寬這兩項在自動駕駛當中是異常重要，因為自動駕駛要處理大量的視頻和雷達數據。另外還有配套的操作系統和應用的高效性。
根據各家官網數據整理，單顆芯片算力根據發布數據英偉達的比較搶眼，其中華為的910芯片強大但仔細看很蹊蹺能耗達到310w，而其他芯片功率基本是個位數和幾十W，能耗高勢必造成扇熱難題。另外國產中地平線最近發布的征程5比較搶眼。所以總體來看英偉達勝出。
展開 為爭取市場先機，在2017年，韓國三星就已經宣布將提供德國汽車大廠奧迪(Audi)Exynos系列的自動駕駛汽車芯片，并將自動駕駛汽車芯片規劃為Exynos Auto獨立品牌。1月3日，三星正式聯合奧迪發表旗下的首款自動駕駛汽車芯片Exynos Auto V9。
根據三星所公布的資料顯示，三星的首款自動駕駛汽車芯片Exynos Auto V9是專為汽車信息系統所設計，允許在多個屏幕上顯示相關的行車信息，使得駕駛獲得更安全、更愉快的駕駛體驗。Exynos Auto V9芯片本身以三星自身的8納米制程所生產，內建8個ARM最新的Cortex-A76 CPU核心，最高主頻2.1GHz。
另外，三星還表示，自動駕駛汽車芯片Exynos Auto V9整合了ARM Mali G76 GPU、高級Hi-Fi4聲道的音頻處理芯片，和專門處理人工智能運算的獨立NPU單元。此外，這顆SoC還在其中了一顆獨立的安全芯片，支援汽車安全完整性等級（ASIL）-B的標準。
Exynos Auto V9具備3個Mali G76 GPU圖形芯片核心，最高可支持多達6個顯示屏幕，以及連結12個攝影鏡頭，可以無縫處理多個系統信息。這對于未來汽車駕駛安全輔助系統(ADAS)的應用，將給予最佳的體驗效果。
三星透露，自動駕駛汽車芯片Exynos Auto V9將首先用于奧迪旗下汽車當中，未來也不排出提供給其他的汽車制造商來使用，預計搭載Exynos Auto V9芯片的奧迪汽車將于2021年首次亮相。
來源：科技新報
展開 該國標已于今年 3 月 1 日正式實施，將對促進自動駕駛產業的發展以及后續相關法規的制定起到積極作用。今年 4 月，小馬智行獲得中國第一張面向自動駕駛公司的出租車運營許可。6 月 14 日，工信部副部長辛國斌表示，工信部將出臺自動駕駛、信息安全等標準，適時開展準入試點。
各大廠商積極布局，未來自動駕駛行業空間巨大。目前，L3 及以上級別的自動駕駛有望在封閉、半封閉和低速場景下率先應用，自主泊車作為自動駕駛的低速復雜場景，將為自動駕駛技術演進提供低速域的數據訓練和積累。盡管自動駕駛高速場景的商業化落地還有一定距離，但特斯拉、谷歌、英偉達、高通等廠商依舊把目光放在了高級別的自動駕駛上，為的就是在行業拐點來臨之前占得先機。根據 IHS 的預測，自動駕駛汽車將在 2025 年前后開始一輪爆發式增長。到 2035 年，道路行駛車輛將有一半實現自動駕駛，屆時自動駕駛整車及相關設備、應用的收入規模總計將超過五千億美元。根據 CIC 預測，預計到 2025 年我國自動駕駛市場空間接近 4000 億元，2020-2025 年 CAGR 接近 107%，遠快于全球市場增速。
在汽車 E/E 架構由分布式架構向集中式架構方向發展的過程中，自動駕駛芯片作為計算的載體逐漸成為智能汽車時代的核心。在“軟件定義汽車”趨勢下，芯片、操作系統、算法、數據共同組成了智能駕駛汽車的計算生態閉環，其中芯片是智能駕駛汽車生態發展的核心。以特斯拉為代表的汽車電子電氣架構改革先鋒率先采用中央集中式架構，即用一個電腦控制整車，域控制器逐漸集成前期的傳感器、數據融合、路徑規劃、決策等運算處理器功能。隨著自動駕駛級別的提升以及功能應用的豐富，汽車對芯片算力的需求也越來越大。
算力需求升級驅動車載芯片市場規模增長。
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Ansys自動駕駛汽車仿真解決方案基于從傳感器到系統級的完整工具鏈，通過軟件在環（SiL）與硬件在環（HiL）閉環測試，結合高保真合成數據與開放架構生態，大幅提升開發效率并降低測試成本。在近期發布的"Ansys 應用類系列網絡研討會全面上線"中，涵蓋4場AVxcelerate專題內容，系統解讀自動駕駛仿真的核心能力與最新進展。
本次系列網絡研討會將聚焦Ansys 2026 R1 AVxcelerate
2026年，自動駕駛仿真賽道將持續升溫。
回顧2025年，兩大仿真新技術快速走進公眾視野，分別是世界模型（World Model）與3DGS（3D Gaussian Splatting，3D高斯潑濺）。
關于世界模型，此前也寫了挺多科普文章，甚至發布了一些視頻效果，感興趣的小伙伴可以去搜了看看，本文就不展開了。
而關于3DGS，我則一直覺得很神秘，因此特地做了一些探索，甚至申請到了商用軟件來試用
本文原刊登于Ansys.com：《Ansys AVxcelerate Sensors Software Leverages NI-RDMA for Hardware-in-the-loop (HiL) Testing》
作者：Lionel Bennes | Ansys高級產品經理
編輯整理：劉宏鯤 | Ansys高級應用工程師
原始設備制造商（OEM）和供應商正在潛心研究、不懈努力地推進自動駕駛技術
本項目客戶為國內一所智能駕駛為核心研究方向的高校科研團隊。團隊長期聚焦于自動駕駛感知、定位與系統級驗證研究，同時承擔研究生教學與科研平臺建設任務。 在科研與教學并行推進的背景下，客戶希望構建一套可持續擴展、可復用的自動駕駛數據采集與數字孿生測試平臺，支撐從真實道路采集到高保真仿真驗證的完整研究鏈路。
在此背景下，康謀為其提供了數采車系統、無人駕駛車輛集成方案以及數字孿生仿真服務，幫助客戶打通“
現代電容式觸控芯片已高度集成，不僅支持基礎觸摸功能，還能結合壓感、滑動識別等擴展能力，例如通過矩陣掃描或AD采樣提升按鍵識別靈活性；芯片內部通常集成MCU架構和算法模塊，可自動抵消環境干擾（如溫度、濕度變化或電磁噪聲），并支持多種輸出接口（如I2C），廣泛應用于智能家居、汽車電子、可穿戴設備等領域。?
電容式觸控芯片通過檢測人體觸摸引起的電場變化來工作，其核心原理是利用電容變化感知觸摸操作。電容式觸控芯片基于電容傳感原理
當自動駕駛從輔助走向高階，具身智能從實驗室邁向量產賽道，兩大前沿領域的碰撞正重構汽車產業格局。數據顯示，2026年智能駕駛商業化進程將加速推進，L2級輔助駕駛滲透率有望超70%，具身智能更是被業內預判為萬億級黃金賽道。在這一產業變革的關鍵節點，AUTO TECH China 2026廣州國際自動駕駛與具身智能技術展覽會即將于11月27日-30日在廣州廣交會展館D區盛大啟幕，為全球行業同仁搭建起技術交流
自動駕駛隱私保護出路在哪里5個月前
自動駕駛技術正加速重塑未來交通格局，成為全球科技與產業競爭的核心賽道。然而，技術迭代的背后，數據安全與隱私保護的矛盾日益凸顯。自動駕駛系統的研發與測試高度依賴海量真實場景視覺數據，這些數據在捕捉復雜交通環境的同時，不可避免地涉及過往行人和車輛的個人身份信息。
2022 年以來，相關隱私爭議通過訴訟等形式持續發酵，引發全球對自動駕駛行業數據合規性的廣泛討論。如何在不阻礙技術創新的前提下，筑牢隱私保護防線
一、引言
在自動駕駛技術飛速發展的當下，高精度、高保真的仿真場景構建成為關鍵。3D Gaussian Splatting（3DGS）憑借高效渲染與逼真場景還原能力，逐漸成為三維重建與仿真領域的焦點。然而，實際應用中，如何將多源異構數據高效轉化為可用的 3DGS 場景，如何保障場景與真實環境的一致性，成為了行業難題。
針對3DGS 落地自動駕駛仿真的核心痛點， aiSim 打造從原始數據標準化到高保真仿真驗證的全流程方案
當下正是一個由數據驅動的偉大變革時代。從ADAS到AD，每一次技術的躍遷都離不開海量道路數據的采集、標注與分析。以圖像數據為例，它們是訓練和優化感知算法、提升系統安全性的寶貴資源。
然而，當計劃將這些數據送往異國研發團隊時，數據合規這個難題便擺在了面前。
一、全球化研發的數據合規挑戰
對于任何一個有全球拓展計劃的車企或技術供應商而言，跨國研發與測試通常是不可避免的，例如驗證算法在不同交通環境
01 引言
在端到端自動駕駛的研發競賽中，算法的迭代速度遠超物理世界的測試能力。單純依賴路測不僅成本高昂、周期漫長，更無法窮盡決定系統安全性的關鍵邊緣場景（Corner Cases）。
因此，硬件在環（HIL）仿真測試成為唯一的出路。然而，將仿真數據閉環注入域控制器流程中存在諸多技術難度，特別是高像素相機原始數據，如何無損、無延遲地將數據灌入對時序和信號要求極為苛刻的域控制器中成為了當前調試
